Обробка природної мови (Natural Language Processing, NLP) — це сукупність методів і технологій, що дозволяють машинам розуміти, інтерпретувати, обробляти та генерувати людську мову. NLP знаходиться на перетині лінгвістики, інформатики й штучного інтелекту й відрізняється від традиційної обробки тексту здатністю враховувати семантику, синтаксис і контекст, а не лише статистичний аналіз. Це передбачає подолання таких викликів, як багатозначність, амбігвіті та розуміння імпліцитних смислів. NLP працює завдяки математичним і алгоритмічним моделям, часто на основі машинного чи глибинного навчання, які перетворюють текст на форми, зручні для машинної обробки.
Варіанти використання та приклади
NLP застосовується у віртуальних асистентах, чат-ботах, пошукових системах, аналізі тональності, автоматичному перекладі, класифікації документів, виявленні фейкових новин і автоматичному реферуванні текстів. Наприклад, служба підтримки може автоматизувати обробку заявок через семантичний аналіз, а моніторингова платформа — автоматично виділяти тренди з великого масиву статей.
Основні програмні засоби, бібліотеки, фреймворки
Серед ключових інструментів — бібліотеки Python (NLTK, spaCy, TextBlob) для попередньої обробки й аналізу; фреймворки глибинного навчання (TensorFlow, PyTorch, Hugging Face Transformers); комплексні рішення Stanford NLP або CoreNLP; хмарні сервіси Google Cloud Natural Language API та AWS Comprehend.
Останні розробки та тенденції
NLP стрімко розвивається завдяки появі великих мовних моделей (LLM), таких як BERT, GPT, T5, що розширюють межі розуміння й генерації тексту. Сучасні дослідження зосереджені на підвищенні стійкості, зменшенні упередженості, підтримці багатомовності та інтерпретованості моделей. Зі зростанням інтеграції NLP у промислові процеси зростає увага до етики та відповідального використання.